[深度学习概念]·深度学习中人脸识别开发解析
人脸识别问题宏观上分为两类：1. 人脸验证（又叫人脸比对）2. 人脸识别。 人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
深度应用
[开发技巧]·CentOS7下部署Django项目详细操作步骤
部署是基于：centos7+nginx+uwsgi+python3+django 之上做的 软件版本详细介绍，纯净操作系统：Centos7.0 Python版本：python3.6 Django版本:django2.0.6 本文包括以下几个部分内容：
[开发技巧]·如何在国内免费使用谷歌（搜索，账号，邮箱，网盘）
在开发过程中有时需要使用谷歌资源，但是由于政策等一些原因在国内无法正常访问，一般解决方法就是买VPN，或者自己使用云服务搭建VPN。本文介绍一种使用插件方法访问谷歌资源，绝对免费，操作也很简单。
[Python开发工具]·pip使用国内源
以前使用默认源，有时候下载速度会很慢，所以找了一些国内的pip源，下载的时候可以加速，使用起来也很简单。
[TensorFlow深度学习深入]使用Word2Vec与RNN(LSTM)做文本情感分析(机器如何读懂人心)
使用了全连接,卷积神经网络与循环神经网络分别实现了.使用Word2Vec与RNN(LSTM)做文本情感分析(机器如何读懂人心)
[深度应用]·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据
许多技术文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决你可能正面临的一些机器学习问题。本文试图补上这样一个短板。
